고객 서비스 로봇은 어떻게 구현되나요? 대화 추천 시스템
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많은 앱을 사용하려면 지능형 로봇 고객 서비스 시스템에 대한 이해가 어느 정도 필요합니다. 인간 고객 서비스와 마찬가지로 고객 서비스 로봇은 사람들과 간단한 대화를 나누고 사람들의 요구에 상응하는 답변을 제공할 수 있습니다. 대부분의 경우 얻은 답변은 그다지 신뢰할 수는 없지만 일반적으로 노동력이 더 절약됩니다.
최근 인기 있는 채팅 로봇 ChatGPT는 본질적으로 고객 서비스 로봇이지만, 그 뒤에 있는 알고리즘은 더 정교하고 사전 훈련된 데이터의 양이 더 많습니다.
고객 서비스 로봇의 기술인 대화 추천 시스템을 살펴보겠습니다.
1. 대화 추천 시스템 개요
사용자가 대화 추천 시스템을 사용하는 과정은 본질적으로 여러 차례의 정보 상호 작용을 통해 사용자의 의사 결정을 돕는 과정입니다.
대화형 추천 시스템(CRS)은 풍부한 대화형 동작을 통해 정적 추천 시스템에서 시스템과 사용자 사이의 정보 비대칭 장벽을 무너뜨려 추천 시스템이 사용자와의 대화 중에 사용자 선호도를 동적으로 포착할 수 있도록 합니다. 원디렉션은 사용자의 현재 관심분야와 선호도를 탐색하여 새로운 관심 지점을 발견하도록 안내합니다. 한편, 상호작용 과정에서는 실시간으로 사용자 피드백을 수용하고, 추천 모델의 전략을 업데이트하며, 역동적인 학습과 업데이트를 실현합니다. 사용자와의 온라인 대화를 통해 사용자의 관심사를 파악하고 사용자에게 필요한 답변이나 제품을 추천하는 추천 중심의 대화 시스템입니다.
일반적인 대화 시스템은 일반적으로 작업 지향과 비작업 지향의 두 가지 범주로 나뉩니다. 후자는 사람들이 일반적으로 챗봇이라고 부르는 것입니다. 작업 중심 대화 시스템은 사용자가 필요한 상품 찾기, 호텔 및 레스토랑 예약 등 사용자가 특정 작업을 완료할 수 있도록 설계되었습니다. 추천 작업을 위한 작업 중심 대화 시스템은 일반적으로 자연어 텍스트와 음성을 대화형 형식으로 사용하는 대화 추천 시스템으로 간주할 수 있습니다. 추천 업무에서는 상품성이 높습니다.
2. 대화 추천 작업의 특징
대화 추천 시스템의 적용 관점에서 볼 때, 다단계 상호 작용과 목표 지향이라는 두 가지 일반적인 특징을 가지고 있습니다.
1. 여러 단계의 상호 작용
예를 들어 Taobao에서 제품을 검색할 때 사용자가 특정 속성을 가진 제품을 찾을 때 활성 검색을 통해 검색합니다. 예를 들어, "봄철 남성 재킷"을 검색할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 사용자가 직접 쿼리를 구성합니다. 추천 효과는 검색 엔진에 따라 달라질 뿐만 아니라 적절한 쿼리를 구성하기 위해 사용자 자신의 전문 지식에 더 많이 의존합니다. 키워드. 이러한 전통적인 추천 시스템에서는 적절한 제품을 정확하게 찾기 위해 사용자가 자신의 사전 지식을 바탕으로 가능한 속성 옵션을 입력해야 합니다. 그러나 많은 시나리오에서 사용자는 그러한 사전 지식을 갖고 있지 않습니다. 이 경우 사용자는 시스템이 사용자가 좋아할 만한 잠재적인 항목을 적극적으로 소개할 것으로 기대합니다.
대화 추천 시스템의 다단계 상호작용 기능은 기존 추천 시스템의 사용자 적극적 검색의 단점을 보완할 수 있습니다. 시스템과 사용자 간의 실시간 상호작용에서는 사용자에게 적극적으로 질문함으로써 사용자에게 알려지지 않은 아이템 속성 공간을 보여줄 수 있고, 사용자의 피드백 정보를 활용하여 특정 속성에 대한 사용자의 요구와 태도를 직접적으로 이해할 수 있으며, 올바른 추천을 위해 사용자의 관심 분야를 구축하세요.
2. 목표 지향
대화 추천 시스템의 목표는 사용자가 관심 있는 상품을 추천하는 것입니다. 따라서 성공적인 추천을 달성하는 궁극적인 목표는 CRS와 기존 추천 시스템 간의 상호 작용입니다. 사용자 선호도 정보를 얻는 것입니다. 동일한 "추천" 목표를 가지고 있지만 시스템의 운영 및 구현은 완전히 다릅니다. 전통적인 추천 시스템은 사용자에게 일방적으로 추천 아이템을 출력하는 시스템으로 볼 수 있습니다. 반면 CRS는 실용적인 실시간 피드백에 중점을 두고 사용자의 관심 지점을 지속적으로 적극적으로 탐색하고 후속 추천 전략을 업데이트합니다.
3. 대화 추천 시스템의 기본 기능 모듈
표준 대화 추천 시스템은 사용자 의도 이해 모듈, 대화 전략 모듈, 추천 모듈의 세 가지 기능 모듈로 구성됩니다.
1. 사용자 의도 이해 모듈
사용자 의도 이해 모듈은 사용자와 직접 정보를 교환하는 모듈입니다. 초기에는 주로 대화 텍스트가 입력되었지만 기술이 발전함에 따라 다중 모드 데이터와 사용자 행동 데이터가 점점 더 주요 입력 데이터 소스가 되었습니다. 대화 추천 시스템용.
2. 대화 전략 모듈
추천 시스템의 경우 기반으로 삼을 수 있는 긍정적인 피드백 데이터가 거의 없기 때문에 시스템과 사용자 간의 정보 불일치가 발생하고 실패한 탐색은 낭비됩니다. 사용자 시간으로 인해 사용자 선호도가 손상되고 사용자 손실이 발생합니다. 따라서 탐색과 이득 사이의 균형을 추구하는 것은 대화 추천 시스템의 핵심 문제입니다. 대화 전략 모듈의 주요 임무는 이 문제를 해결하는 것입니다.
다수의 상호 작용 과정에서 시스템은 상호 작용 과정에서 이미 얻은 정보를 기반으로 사용자에게 계속 질문할지 아니면 제품을 추천할지 결정해야 하므로 이 문제가 나타납니다. 제품을 선택합니다. 이것은 전형적인 게임 문제입니다. 문의가 너무 많으면 사용자 혐오감을 유발할 수 있고, 문의가 너무 적으면 사용자 선호도 정보가 부족할 수 있습니다. 따라서 좋은 대화 전략은 대화 방향과 추천 정확도라는 두 가지 지표의 지능적인 균형을 유지해야 합니다.
3. 추천 모듈
추천 모듈은 캡쳐된 사용자 정보를 기반으로 현재 사용자가 가장 관심을 갖고 있는 대상 항목을 추천하는 모듈입니다. . 대부분의 CRS에서 추천 모듈은 행렬 분해와 같은 간단한 추천 모델을 사용합니다. 이는 간단한 추천 모델이 이미 대화형 추천 시스템의 추천 요구 사항을 충족할 수 있기 때문입니다. 지나치게 복잡한 추천 모델을 사용하면 전체 시스템이 복잡해집니다. 정도가 높아지면서 대화 추천 시스템의 훈련이 어려워진다.
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2개월 만에 휴머노이드 로봇 '워커S' 옷 개기 가능
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기계력 보고서 편집자: 우신(Wu Xin) 국내판 휴머노이드 로봇+대형 모델팀이 옷 접기 등 복잡하고 유연한 재료의 작업 작업을 처음으로 완료했습니다. OpenAI 멀티모달 대형 모델을 접목한 Figure01이 공개되면서 국내 동종업체들의 관련 진전이 주목받고 있다. 바로 어제, 중국의 "1위 휴머노이드 로봇 주식"인 UBTECH는 Baidu Wenxin의 대형 모델과 긴밀하게 통합되어 몇 가지 흥미로운 새로운 기능을 보여주는 휴머노이드 로봇 WalkerS의 첫 번째 데모를 출시했습니다. 이제 Baidu Wenxin의 대형 모델 역량을 활용한 WalkerS의 모습은 이렇습니다. Figure01과 마찬가지로 WalkerS는 움직이지 않고 책상 뒤에 서서 일련의 작업을 완료합니다. 인간의 명령을 따르고 옷을 접을 수 있습니다.
다섯 개의 유연한 손가락과 초인적인 속도를 갖춘 인간 작업을 자율적으로 완료하는 최초의 로봇 등장, 가상 공간 훈련을 지원하는 대형 모델
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이번 주, 오픈AI(OpenAI), 마이크로소프트(Microsoft), 베조스(Bezos), 엔비디아(Nvidia)가 투자한 로봇 회사인 FigureAI는 약 7억 달러의 자금 조달을 받았으며 내년 내에 독립적으로 걸을 수 있는 휴머노이드 로봇을 개발할 계획이라고 발표했습니다. 그리고 Tesla의 Optimus Prime은 계속해서 좋은 소식을 받았습니다. 올해가 휴머노이드 로봇이 폭발하는 해가 될 것이라는 데는 누구도 의심하지 않는다. 캐나다에 본사를 둔 로봇 회사인 SanctuaryAI는 최근 새로운 휴머노이드 로봇인 Phoenix를 출시했습니다. 관계자들은 이 로봇이 인간과 같은 속도로 자율적으로 많은 작업을 완료할 수 있다고 주장한다. 인간의 속도로 자동으로 작업을 완료할 수 있는 세계 최초의 로봇인 Pheonix는 각 물체를 부드럽게 잡고 움직이며 우아하게 왼쪽과 오른쪽에 배치할 수 있습니다. 자동으로 물체를 식별할 수 있습니다.
미래를 만들어가는 10대의 휴머노이드 로봇
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다음 10가지 휴머노이드 로봇이 우리의 미래를 형성하고 있습니다. 1. ASIMO: Honda가 개발한 ASIMO는 가장 잘 알려진 휴머노이드 로봇 중 하나입니다. 높이 4피트, 무게 119파운드의 ASIMO는 복잡한 환경을 탐색하고 인간과 상호 작용할 수 있는 고급 센서와 인공 지능 기능을 갖추고 있습니다. ASIMO의 다재다능함은 장애인 지원부터 이벤트 프레젠테이션 제공까지 다양한 작업에 적합합니다. 2. 페퍼(Pepper): 소프트뱅크 로보틱스가 만든 페퍼는 인간의 사회적 동반자가 되는 것을 목표로 한다. 표현력이 풍부한 얼굴과 감정을 인식하는 능력을 갖춘 Pepper는 대화에 참여하고, 소매업 환경을 돕고, 교육 지원도 제공할 수 있습니다. 피망
인간형 로봇은 마술을 할 수 있습니다. 봄 축제 갈라 프로그램 팀에서 자세히 알아보세요.
Feb 04, 2024 am 09:03 AM
눈 깜짝할 사이에 로봇이 마법을 배웠다고? 먼저 테이블 위의 물숟가락을 집어서 관객들에게 아무것도 없다는 것을 증명하는 모습이 보였고... 그리고 달걀 같은 물체를 손에 쥐고 다시 물숟가락을 테이블 위에 올려 놓았습니다. 그리고 "주문을 걸기" 시작했습니다... ...다시 물숟가락을 집었을 때 기적이 일어났습니다. 원래 넣었던 알은 사라지고, 튀어나온 것은 농구공으로 변해버렸는데... 연속적인 동작을 다시 살펴보자: △ 이 애니메이션은 2배속으로 일련의 동작을 보여주며, 보기만 해도 부드럽게 흘러간다. 0.5배속으로 반복해서 영상을 보면, 마침내 단서를 발견했습니다. 내 손의 속도가 더 빨랐다면 적에게 숨길 수도 있었을 것입니다. 일부 네티즌들은 로봇의 마법 실력이 자신보다 훨씬 높다고 한탄했습니다. 이 마법을 우리를 위해 수행한 사람은 매그였습니다.
구름고래 Xiaoyao 001 청소 및 걸레질 로봇에는 '뇌'가 있습니다! 경험 |
Apr 26, 2024 pm 04:22 PM
쓸고 닦는 로봇은 최근 소비자들 사이에서 가장 인기 있는 스마트 가전제품 중 하나입니다. 그것이 가져오는 조작의 편리함, 심지어 조작이 필요하지 않은 것만으로도 게으른 사람들이 손을 자유롭게 할 수 있게 되어 소비자는 일상적인 집안일에서 "해방"되고 위장된 형태로 삶의 질이 향상됩니다. 이러한 열풍에 힘입어 시중에 나와 있는 거의 모든 가전제품 브랜드가 자체적으로 청소, 물걸레 로봇을 제작하고 있어 전체 청소, 물걸레 로봇 시장이 매우 활발해지고 있습니다. 그러나 시장의 급속한 확장은 필연적으로 숨겨진 위험을 가져올 것입니다. 많은 제조업체가 더 많은 시장 점유율을 빠르게 점유하기 위해 바다의 전술을 사용할 것이며 결과적으로 업그레이드 포인트 없이 많은 신제품이 나올 것이라고도 합니다. '마트료시카' 모델이라고 해도 과언이 아닙니다. 그러나 모든 청소 및 걸레질 로봇이 그런 것은 아닙니다.
